文章提出了壹整套自定義的使用無人機+高光譜相機對海岸和海洋微型塑料垃圾進行識別（identify）的流程。並展示在意大利Sassari海岸進行實地試驗得到的壹系列結果。實驗使用了DJI-M600無人機搭載900—1700nm線陣推掃式高光譜成像儀（自制，使用SpecIM的NIR17分光計+Xenics公司的Bobcat 32 SWIR相機，分辨率是256 * 320，最大幀率50Hz）采集數據。後續的圖像拼接、georeference，正射圖像制作等處理均在內業進行。
高光譜圖像立方體的生成是通過對同步采集的可見光圖像的拼接實現的，通過基於相關性的配準，對高光譜數據進行相同的平移、旋轉和縮放操作實現圖像的生成。
塑料垃圾的識別則是通過選擇統計學上相關的feature，使用LDA分析，通過人工選擇的樣本進行訓練實現的。
本文分別在海灘和附近海洋區域進行了實驗，實驗結果均顯示，本文的分類方法能夠有效的識別並區分PE（聚乙烯）和PET（聚對苯二甲酸乙二酯）物品。
未來則希望能夠實現本文方法的實時化處理，能做到機上在線處理分析得到結果，便於在進行UAV監控時快速出結果。
使用DJI-M600無人機搭載自制的高光譜成像儀和Intel NUC電腦，以及配套的可見光相機，總重量2.5kg，功率100W，如下圖所示
高光譜成像儀：900—1700nm，自制，使用SpecIM的NIR17分光計+Xenics公司的Bobcat 32 SWIR相機，分辨率是256 * 320，最大幀率50Hz，動態範圍8-bit
下圖是PE和PET的光譜曲線，可以看到二者還是存在顯著差異的。
下圖是草地上進行塑料垃圾檢測和分類的結果
下圖是裸地上進行塑料垃圾檢測的結果
下圖是在海灘附近的海域中進行塑料檢測的結果
下圖是在Platamona沙灘上進行檢測的結果
下圖是在Porto Ferro海灘上進行檢測的結果